万方数据
灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究0引言灰度共生矩阵概念最早由Haralick于1973年提出在1992年Ohanian P. P.通过实验证明了基于灰度共生矩阵的统计特征的有效性洪继光于1984年在灰度共生矩阵的基础上提出了灰度-梯度共生矩阵[1]并应用该模型上的15个特征对五类白血球样本进行了分类识别其实验结果表明对于像细胞核边界不清晰的图像该方法较灰度共生矩阵的分类结果好灰度-梯度共生矩
基于Matlab的指纹图像特征提取摘 要 随着社会的发展传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱不能够满足现代安全系统的需要指纹具有唯一性和稳定性因此被人们用来当作鉴别个人身份的主要依据相对于其它生物特征鉴定技术指纹识别是一种理想的身份鉴别技术在指纹识别技术中指纹特征提取是其中一个非常重要的部分许多学者对指纹特征提取方法进行了探讨本文是在前人的基础上利用Matlab对经过预处理的指纹图
关于图像特征提取特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念它指的是使用计算机提取图像信息决定每个图像的点是否属于一个图像特征特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集这些子集往往属于孤立的点连续的曲线或者连续的区域特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定特征是一个数字图像中有趣的部分它是许多计算机图像分析算法的起点因此一个算法是否成功往往由它使用和定
#
第15卷 第9期
#
图像特征提取摘 要? 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念它指的是使用计算机提取图像信息决定每个图像的点是否属于一个图像特征特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集这些子集往往属于孤立的点连续的曲线或者连续的区域 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定特征是一个数字图像中有趣的部分它是许多计算机图像分析算法的起点因此一个算
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints(从尺度不变关键点选择可区分的图像特征)报告人:马振磊 :2015110189从尺度不变关键点选择可区分的图像特征从尺度不变关键点选择可区分的图像特征图像特征 特征数量:它对目标识别尤为重要,要具备探测杂乱背景下 的小目标能力,要求每个目标至少有三个特征被正确的匹配才是可靠的识别。
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四节 矩阵的特征值与特征向量一 n 维向量的概念 定义 n 个有顺序的数 所组成的数组称做n维向量数 称为向量的分量(或坐标)aj叫做 的第j个分量(或坐标)分量全为实数的向量称为实向量
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报